クオンツリサーチャー at Marisa

職務内容

主な職務

• CTA、トレンドフォロー、マルチファクター、統計裁定取引、クロスセクション戦略、時系列戦略、クロスアセット戦略について独立した研究を行い、安定性、説明可能性、拡張性のあるアルファソースを特定します。
• ファクター発掘とファクターエンジニアリングを実施し、価格・出来高要因、トレンド/モメンタム要因、ボラティリティ要因、流動性要因、ファンダメンタル要因、イベント駆動要因、センチメント要因、代替データ要因などを含みます。
• ファクター構築、IC/IR検証、層別テスト、安定性チェック、デコリレーション、ニュートラライゼーション、マルチファクターポートフォリオ構築を含む包括的なファクター研究フレームワークを確立します。
• アイデア創出、データ研究、ファクター構築、バックテスト、ポートフォリオ構築、実運用展開、監視、最適化/廃止に至る戦略の全ライフサイクルを管理します。
• リターン、ドローダウン、アルファ減衰、リスクエクスポージャー、ファクターパフォーマンス、取引コスト、スリッページ、市場レジームシフトなどのパフォーマンス指標を追跡する戦略監視および帰属システムを開発します。
• パフォーマンス異常を診断・解決し、通常のドローダウン、市場レジーム変化、ファクター減衰、実行問題、データ問題、またはモデル障害を区別し、是正措置を実施します。
• リスク予算、レバレッジ管理、相関制御、キャパシティ評価、動的なポジションサイジングを含む、マルチ戦略ポートフォリオ構築と資本配分に参加します。
• 取引執行、約定率、スリッページ、市場影響を最適化し、バックテストリターンから実運用パフォーマンスへの変換効率を向上させます。
• ストップロスメカニズム、ポジション削減、レバレッジカット、取引停止、戦略ダウングレード、サーキットブレーカー、手動介入を含む、極端な市場状況に対するリスク管理プロトコルを確立します。
• クオンツ開発者、取引システム、データチームと協力し、戦略研究、実運用取引、リスク管理、監視フレームワークの工学的実装を確保します。

求める人材

• 数学、統計学、金融工学、コンピュータサイエンス、物理学または関連分野の学士号以上を有することが望ましい。
• 株式、先物、CTA、ヘッジファンド、プロプライエタリトレーディングまたは類似分野における1～3年のクオンツ戦略研究経験。
• 資本規模、実運用期間、リターン、最大ドローダウン、シャープレシオ、取引頻度、キャパシティを含む戦略詳細を説明できる実績のある実運用経験。
• 200万米ドル相当（200万U+）以上の実運用ポートフォリオの管理または貢献経験が有利。
• CTA/トレンドフォロー、株式マルチファクター、統計裁定取引、クロスセクション戦略、時系列戦略、商品/株価指数先物、またはクロスアセット裁定取引などの確立された戦略分野における深い専門知識。
• トレンド、モメンタム、キャリー、ボラティリティ、クロスセクション動態、レジーム依存パフォーマンスを含むCTAフレームワークの徹底的な理解。
• 論理設計、データ処理、検証、安定性テスト、ポートフォリオ統合を含む強力なファクター研究能力。
• リターンドライバー、アルファロジック、適用可能な市場条件、失敗モード、ドローダウン特性、キャパシティ制限、リスク境界などの戦略属性を明確に説明する能力。
• キャパシティ評価、取引コスト分析、スリッページ制御、ポジション管理、リスク予算、マルチ戦略資本配分に精通していること。
• 厳格な検証と事後分析を通じて、パフォーマンスの低い戦略を特定、トラブルシューティング、修正する強力な診断スキル。
• ルックアヘッドバイアス、サバイバーシップバイアス、オーバーフィッティング、データスヌーピング、パラメータマイニングなどの定量研究の落とし穴に精通していること。
• アウトオブサンプルテスト、ウォークフォワード分析、ロバストネスチェックなどの検証方法論の経験。
• NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn、Statsmodelsなどのライブラリを含む高度なPythonスキル。
• 卓越した分析的推論、問題分解スキル、独立した研究能力、結果指向のマインドセット。

福利厚生

• リモートワーク制度
• 週休1日制（週6日勤務）
• USDTでの報酬